Трейдинг : Опыт – Международный, Реалии - Русские

1. Трейдинг: Опыт – Международный,Реалии - Русские • Ярослав Минуллин • OpenLink/IRM • Богдан Шатунов • StinsComan

2. Типовой пример предложения…

3. Хронология ВнедренияАвтоматизированных Систем на ОРЭМ Бизнес-процессы Объектно-ориентированный учет операций Сбор и мониторинг базовых данных ERP EDM ETRM Потре-бители Многомерное предста- вление данных Генера-торы Data Warehouse + BI Распределители Внедряется с середины 90-х г.г. Локальное представление Внедряется с начала 90-х г.г. Широкое представление Внедряется с середины 2000-х г.г. Широкое представление

4. Energy Trading and Risk Management (ETRM) ETRM Контракты Плановые ПиУ Интерфейс с СО Прогнозированиепотребления Генерация Передача Потребление Подготовка заявки на РСВВСВГО Долгосрочное планирование ПланированиеПеретоков,Меж-зональная торговля

5. Системное представление бизнес-процессов Прогнози-рование Сделки МониторингПозиции Логистика Бэк-Оффис Сбыт Оптимизация Портфеля АнализРисков

6. О IRM • Сфера деятельности • Решение для работы на энергорынках • Офисы iRM • Вена: центр компетенции • Дортмунд: офис продаж/проектов • Офисы OpenLink • Хьюстон, Нью-Йорк, Лондон, Сидней, Сан Пауло, Берлин • Рынок • Более 60 внедрений в 17 странах мира • Более 150 внедрений по всей группе компаний • Специалисты компании – эксперты в области экономики и энергетики

7. ОStinsComan • ГК «СтинсКоман» образована 1992 году • Включает 16 компаний, работающих на различных рынках • Головной офис в г.Москва, Россия • Филиалы: г. Санкт-Петербург, г.Уфа Белоруссия, Узбекистан, Сингапур • Более 700сотрудников • Более 300дилеров в РФ • Более 300сервисных центров в РФ • Входит в топ-30 российских IT-компаний по данным ведущих исследовательских агентств

8. Наши партнеры

9. Рынок. Текущая ситуация - объективная • Волатильность цен за счет на энергоресурсы за счет: • Постоянных прецедентов ручного регулирования цен • Неопределенность долгосрочных правил рынка • Непрозрачность информации по сетям и составу ВГО • Бизнес-планирование • Крайне трудоемкий процесс • Не вариативный процесс • Из-за трудоемкости – Всего несколько итераций • Бизнес-процессы производства и сбыта тепловой и электроэнергии не отлажены, слабое взаимодействие между департаментами на уровне передачи информации не говоря об уровне ИТ-систем

10. Рынок. Текущая ситуация - субъективная • Работа со свободными договорами и фьючерсами за редким исключением не систематизирована. Трейдеры и руководство видит в нем большие персональные риски, т.к. нет единой для всех Системы принятия решений: • Решение о заключении / не заключении сделки зачастую принимается Трейдером • Если цена РСВ пойдет вниз и мы получим убыток из-за того, что не заключили СДД / Фьючерсные контракты – виноват рынок, мы не могли повлиять • Если мы заключим договор/фьючерс, а цена РСВ сложится отлично от нашего прогноза – накажут

11. Как работать в таких условиях? Нужен Framework (концепция), на основе которой можно построить оптимальный бизнес-процесс

12. Самый сложный слайд Объект Рынок Подсистема оптимизации (формирования команд) Модель рынка Подсистема мониторинга Подсистема отправки команд Оптимизатор Сбор данных, верификация, дорасчеты Заявки и контракты Единая БД, BI График нагрузки Оптимизатор Модель Станции Объект Станция

13. Задача оптимизации. Внутр. контур Рынок Модель рынка Оптимизатор Сбор данных, верификация, дорасчеты Заявки и контракты Единая БД, BI График нагрузки Оптимизатор Модель станции Станция

14. Задача оптимизации. Внутр. контур Прогноз цен на электроэнергию Технико-экономическая модель Электростанции Распределение лимитов топлива Стоимость и объем видов топлива Состав оборудования Расходные хар-киагрегатов Отпуск электроэнергии Отпуск тепловой энергии Распределение нагрузки по агрегатам Стоимость выбросов парниковых газов

15. Примеры использования подсистемы • Найти оптимальное распределение лимитного топлива • Найти оптимальный график отпуска э/э, • Найти оптимальное распределение электрической и тепловой нагрузки по агрегатам • Определить оптимальные сроки ремонта оборудования • Распределение лимитов топлива между станциями одной ГК*

16. Задача оптимизации. Внешний контур Рынок Модель рынка Оптимизатор Сбор данных, верификация, дорасчеты Заявки и контракты Единая БД, BI График нагрузки Оптимизатор Модель станции Станция

17. Задача оптимизации. Внешний контур Прогноз цен на электроэнергию Технико-экономическая модель Электростанции Распределение нагрузки по агрегатам Стоимость и объем видов топлива Заявки (ВСВГО, РСВ, БР) График ремонтов Состав включенного оборудования Расходные хар-киагрегатов Заключение двухсторонних договоров Распределение лимитов топлива Отпуск электроэнергии Отпуск тепловой энергии Заключение фьючерсных контрактов Стоимость выбросов парниковых газов

18. Примеры использования подсистемы • Формирование и отправка заявок ВСВГО • Формирование и отправка макета 30308 • Формирование и отправка заявок РСВ • Формирование и отправка ОЦПЗ* • Заключение свободных договоров, • Заключение фьючерсных контрактов

19. Наш опыт • Цель – повышение маржинальной прибыли от производства и сбыта электрической и тепловой энергии • Прошли испытания оптимизационные модели: • 20 ТЭЦ • 4 ГЭС • 4 ГРЭС • Предстоит моделировать по уже заключенным договорам: • 19 ТЭЦ

20. Результат • Повышение маржинальной прибыли на • 0,7% - 6,2% от совокупных затрат на топливо в зависимости от специфики станции

21. График показывает зависимость прибыли и вероятности ее получения в зависимости от стратегии и степени хеджирования Что дальше?

22. Прогнозирование потребления/цен • Потребление/Выработка/Цены • Факторы влияния • Адаптированные ARIMAX модели • Статистические модели • На основе • Ретроспективных данных • Прогноза факторов влияния (до 10) • Календаря • Процедура ARIMAX для оценки параметров • Горизонты Планирования • Краткосрочный (неделя) & средне-срочное(месяцы) • Полная автоматизация • Промышленный масштаб (10-1000 прогнозов)

23. Новое: Фундаментальная Модель ОРЭМ на базе IRM_OPTimization Перетоки между ЗСП с ограничениями пропускной способности ЗСП, с учетом спрос на Э/Э и всей генерации по ЗСП вцелом. Результат: маржинальные стоимости пр-ва по ЗСП

24. Операционное/Стратегическое планирование • Моделирование генерации • С учетом или без учета выработки тепла • Учет различных видов топлива • КПД в зависимости от топлива и от типа турбины • Учет гидрогенерации • Системные ограничения • Ограничения по передаче э/э между ЗСП • Прогноз нагрузки по э/э (и теплу) по ЗСП • План ремонтов • Стоимости • Цены на топливо по видам топлива • Ограничения по топливу (напр. по газу), • Стоимости пуска и останова • Тарифы на мощность (а также КОМ по ЗСП) • Ограничения на выбросы Агрегация ген. оборудования по типам / блокам / станциям Модель расчитывает маржинальные стоимоти по ЗСП, которые являются нижней границей цены по ЗСП

25. Региональная модель • Моделирование генерации • С учетом разделения РГЕ по ГТП • Моделирование отдельных блоков • Системные ограничения • Учет заданной передачи э/э между ЗСП • Прогноз нагрузки по э/э (и теплу) по ГТП Модель рассчитывает маржинальную стоимость по ГПТ

26. Многорегиональная модель: примеры рузультатов по выработке э/э и тепла по типам производителя в разрезе ЗСП: • Выработка тепла • Производство э/э с учетомвыработки тепла ТЭЦ

27. Многорегиональная модель: примеры сравнения рузультатов и факта • Маржинальные стоимости по ЗСП как прогноз цены по ЗСП • Финансовые результаты по типам станций по типам производителя в разрезе ЗСП: • Перетоки между ЗСП • Доля по типам станций